千葉敏生のレビュー一覧

プーチンの世界―「皇帝」になった工作員―

戦略家としてだけでなく、様々な顔を持つプーチンの研究本。読み応えのある、お勧めの１冊。これを読むと、「では、プーチンの弱点とは何か」を深く考えさせられる。

偉大なる失敗 天才科学者たちはどう間違えたか

チャールズ・ダーウィンやケルヴィン卿、ライナス・ポーリング、フレッド・ホイル、アルベルト・アインシュタイン。偉大な科学者が犯した失敗を偉業とともに紹介している。失敗といっても寝坊して学会に遅刻したとか、そんなレベルではない。あくまでも仕事（研究）での失敗だ。高度な失敗であるため、科学に疎い人は、何が失敗なのか分からないと思う。それでも、種の起源のダーウィンから相対性理論のアインシュタインまで、異なる分野の科学者だと思っていたが、どんどん繋がっていく様は意外性を感じられる。一般人が楽しみで読む本ではないが、科学史に興味がある人は読んでおいて損はない。

職場の人間科学

センサーデータを使って職場のパフォーマンスや人間関係を解析していく、ピープルアナリティクスの分野の良書。
アメリカの企業での実証事例が掲載されていて、データを企業の成長に活用していこうという取組みが面白いと感じた。

決定力！ 正解を導く４つのプロセス

読書スピードが遅い自分は読み終わるのに1週間程度かかってしまった。
そのくらいボリュームのある内容。

人生には決定がつきもの。
仕事上では大きな決断をする立場ではないが、「彼氏と別れるかどうか」「引越しをするべきかどうか」など、自分にも身近なテーマにも応用できる内容だった。
目からウロコの連続。
人生に迷ったとき、また転職、結婚などの節目にも読み返したい一冊。

スイッチ！

スイッチ!!変われないを変える方法

本書の中で一貫していわれているのは、意識というなの「象使い」、感情という名の「象」、そして環境という名の「道筋」をいかにコントロールすればやる気のスイッチが入るか。象、象使い、道筋は比喩だが、それぞれの「性格」を解説していて、それがもたらした結果を実際の事例を交えて紹介しており、非常に理解しやすい。

アクショントリガーがにわか習慣につながる、というのはすぐに使えるテクニック？だなと感じた。

偉大なる失敗 天才科学者たちはどう間違えたか

チャールズ・ダーウィン、ウィリアム・トムソン、ライナス・ボーリング、フレッド・ホイル、アルベルト・アインシュタインという、天才科学者が犯したと思われる失敗を宇宙物理学者の著者が挙げた一冊です。失敗ではあるのですが、将来の人間たちに残された課題だと思えば、当時の人たち、そして私たち現代の人間にとって大きな業績を残した彼ら天才科学者の栄光は色あせることはないでしょう。

スイッチ！

１:you must be mirroring success thing. ２:you make a in front of your eyes. ３:you looking for your simple destination. ４:it wake up for sympathy or passion.(the mounted gloves) ５:step by step to minimum goals. ６:you must be growing your mind set. ７:it change your circumstance. ８:it used to be your new actions. ９:you must be getting your party! 10:you make a matrix for it.

スイッチ！

個人の行動・習慣を変える啓発本だけでなく、他人や社会への影響を及ぼすコツが得られる良書。定期的に見直したい。ブライトスポット（成功事例）を見つける、大事な一歩の台本を書く、目的地を指し示す、感情を芽生えさせる、変化を細かくする、人を育てる、環境を変える、習慣を生み出す、仲間を集める。

スペキュラティヴ・デザイン 問題解決から、問題提起へ。―未来を思索するためにデザインができること

読むのにすごく時間がかかるのは、訳が悪いせいということにしたいところなんだけれど、ひょっとすると、デザインに携わっている人たちの考え方自体をあまり理解していないせいなのかもしれない。慎重に読んでいくと、この本が、とっても重要なことを言っていることがわかってくる。

本の流れとして、自分たちが今デザイン界の中で気になっていることに名前を付けてみよう。それらを並べてみよう。並べたところから何か共通のメッセージを取り出せるのだろうか？取り出せた。って感じ。

デザインは、商業主義の共犯者という面をどうしても持ってしまう。純粋に理性的な、精神的な、純粋左翼的なアプローチで白いピュアな物体を作り出すんだけど、あれ、この考え方だけでよかったんでしたっけ？

そして、思索は農業、贈与経済に向けて動き出す。商業主義は化石経済とセットになっていて、これらを純粋理性として肯定しているだけでいいんでしたっけ？ってのがスペキュラティブデザインっていうような読み方を私はしました。刺激を受けました。

そして、スプツニ子！はやっぱり事件だったんだね、世界的にということがよくわかりました。

日本のシーンだったらチームラボとかのほうがポピュラーなんだけど、それは、たぶん、そこらへんを論評する遊びが発達してないからかもね。いのこさんのマッチポンプに頼るしかないっていうお寒い現状。アーティストがしゃべらなければならないってのが不幸なんだろうね。むむ、そうすると、そういうメディアを作ればよい！のか！

普通の人たちを予言者に変える 「予測市場」という新戦略

どのような条件がそろうと、予測市場というものが機能し、有効であるかということが理解できます。また、巻末のアメリカでの予測市場とその法整備の状況や変遷がとても参考になりました。

偉大なる失敗 天才科学者たちはどう間違えたか

ダーウィン、ケルヴィン、ポーリング、ホイル、アインシュタインという、歴史上の偉大な科学者たちの「世紀の過ち」を取り上げ、なぜ彼らが間違いを犯したのか、なぜそれは修正されなかったのかについて検証されたもの。技術の未発達や宗教的なバイアスも大きな要因だが、それ以上に競争、間違いを認めたくないという感情、単純な見落とし、過剰な礼賛など、実に人間ぽいことが積み重なっての出来事なんだなあ。これ、企業経営にもかなり当てはまることだと思う。ただ、後の世から見れば結果的に間違いだったことでも、それを検証しようとする動きは科学の発展に大きく貢献している。実力がないと「世紀の過ち」も起こせないのである。

偉大なる失敗 天才科学者たちはどう間違えたか

天才科学者たちの偉大なる失敗のエピソードはどれも読み応えがありました。
それにしても、私は相対性理論のことはな〜〜んにも知らなかった（他のこともだけど）ということが今さらですが、よくわかりました。

偉大なる失敗 天才科学者たちはどう間違えたか

ダーウィンの「パンゲン説」、ウィリアム・トムソン(ケルヴィン卿)の地球の年齢、ライナス・ボーリングのDNAの三本鎖モデル、ホイルの定常状態宇宙論、アインシュタインの宇宙項を偉大なる失敗と名付けて、その失敗を行った偉大なる科学者の偉業と失敗を巡るストーリーを順に紡いだもの。これらの「失敗」があまりにも偉大であるがゆえに一般化には向いていないので、「失敗」という観点でパッケージ化してみたものの思ったよりもエッジが立っていない印象を受けた。進化論、地球論、生命科学、宇宙論、といった現代科学の基礎を広くカバー(あとは量子論が足りないくらい)をしているところはいいところ。各科学理論に関する当時の論争に関する論証は丁寧。無理に「失敗」にこだわらなくても良かったかもと思う。

職場の人間科学

生産性を上げる一つの指標として挙げられるのが、
双方向のコミュニケーションが活発に行われているか否か。

以前はアンケート等、
　取得に膨大な手間隙がかかる
　そのときの気分で回答するので信憑性が疑われる
といったマニュアルを使った解析しか出来なかったが、
昨今の技術の発展により、データ解析から定量的に測れる
ようになってきた。

具体的なインプットデータは"センサー"。
著書ではソシオメトリック・バッジを使って、
労働者のコミュニケーションを見える化し、
かつ効率的な動線（最終的にはオフィスレイアウト）まで
研究・提言しようとしています。
※まだまだ研究段階ではあるが。

センサーで行動を取得されるというのは、
まだまだ抵抗（特に日本では）があるものの、
　行動から働き方の見直しに繋げられる
　データ解析による定量結果のため信憑性が高い
　人手が介在しないため、データ収集までの負荷が無い
というメリットは大きい。

少しずつではあるものの、働き方の改善に繋がっていけば
と思いました。

【勉強になったこと】
・データを使ってビジネス上の意思決定を行う企業の業績は、
　そうでない企業の業績を5%上回る。

・アンケート、人間による観察、適性検査の弱点
　①アンケートに正しく応える人は、基本サービスに満足した人（標本が偏る）
　②気分によって回答内容にブレが生じる（バイアスがかかる）
　③常に同じ判断を出来る人はいない（信憑性を説明出来ない）

・一般的に企業が個人のデータを所有してもメリットは無い。
　例えば、従業員がある曜日の何時にどこにいたという
　情報だけあったとしても、何の役にも立たない。

・集団内の人々とオープンで信頼できる関係を築ければ、
　精神的なメリット（ストレスの軽減）が得られる。

・仕事を探すときは弱いつながりが効果的、
　仕事を進めるときは強いつながりが効果的。

・新人を教育するのは、ベテランの年収の25%前後の
　コストがかかる。

・集団の結びつきが強いほうが、経験よりも生産性が高い。

・センサーで距離による結びつきを見るのは意味が無い。
　理由としては、障害物等を判別出来ないから。
　そのため、以下の分類で調査するのが望ましい。
　　①隣
　　②同じ列、通路
　　③同じフロア
　　④別のフロア
　上記分類でコミュニケーションを可視化するのが
　アプローチとしては正しい。

・もっとも価値のある専門家は、知識豊富なだけの専門家
　ではなく、その知識を同僚と共有出来る専門家。

・ITプロジェクトが上手くいかないのは、
　オフショア等が進み、ロケーションが離れてしまったから。
　結局はFace to Faceによるコミュニケーションが重要で、
　それにより認識のギャップを埋めることが重要。

・行動解析のポイント
　①どうすれば職場全体の生産性や満足度を高められるか？
　②職場全体の満足度や生産性を高めるために、企業は
　　どう変われるか？
　を考えながら解析すべき。

・従業員の行動データ（センサーデータ）は、まだまだ少ない。
　ベンチマークとして、ギャラップ社のエンゲージメント調査を
　使うと良い。

決定力！ 正解を導く４つのプロセス

『アイデアのちから』『スイッチ』で有名なハース兄弟の最新作。今回は、よりよい意思決定のためのテクニックを、プロセスの形に整理して紹介。一つひとつのテクニックは、他の自己啓発本にも載ってそうなありきたりな内容だが、この本はそれをＷＲＡＰプロセスという形に整理することで、一つひとつのテクニックを鵜呑みにして使うのではなく、なぜそのテクニックを使うのか、他にどんなやり方があるのか、ひいては自分でうまいやり方を考えることも可能にしている。
何かを決断する時に、「～するべきかどうか？」という二者択一的な思考をしている人におすすめ。

職場の人間科学

チャラいタイトルだけど、真面目な本ででもやっぱり少しチャラい本でした。ビジネス顕微鏡とほぼ同じ(共同研究してた？)製品を売る会社を起ち上げてるようなので宣伝・性能自慢が入るのは仕方ないかもしれない。

自分とやってることが丸かぶりで、内容は目新しいものがあったわけではないけど、ある程度定量的にシステム導入効果が記述されてて、参考になった。

とにかく FACE TO FACE の効果を一押ししてた。もう一段奥にメカニズムが潜んでいるだろう、という疑念は消えなかった。
それはまぁ、自分がやってることでも同じだけど。

職場の人間科学

顔を合わせて会話することの大事さがよくわかる本。昼食は同僚と喋りながらとる曜日を作ろうと思った。

ただ、感情の問題は理想的な解の提示で余計ややこしくなるんじゃね？と思った。aさんとbさんは仲悪いとか、cさんは誰とも絡みたがらないとか、そういう負の感情・しがらみ・組織の闇ってあるよなーと。
それかダメマネージャー、コミュ症、嫌われ者発見器になるのかな。あなたのマネジメントはチームの生産性を下げています、この人は人と絡めません、この人は皆に嫌われていますみたいな。

みんながみんな力合わせてるわけじゃないもの。

大雨降って地下のマンホールからゴキブリが出てくるような気持ち悪さがやっぱり残るなぁ。

職場の人間科学

職場でのコミュニケーションをセンサー等で測定・分析することにより、生産性やメンバーの満足度を高める方法を探る試みについて書かれた本でした。
測定して仮説を導出して検証するという過程を踏むことで、漠然とコミュニケーションの重要性を主張するのではなく、どんなコミュニケーション（誰と・いつ・どこで・どのように）が重要なのかを追求しようとしており、今後の発展が期待される分野だと思いました。

- 組織には公式なコミュニケーションと非公式なコミュニケーションがあるが、後者が情報の伝達とストレス解消を通じて生産性・満足度を高めるのに重要である
- 物理的レイアウトとコミュニケーションツールを工夫することで、非公式なコミュニケーションを促進することができる
- ソーシャルネットワークの凝集性や多様性から、どのようなコミュニケーションが重要かを提案できる

決定力！ 正解を導く４つのプロセス

正しい決定 ではなく、正しい決定の仕方について書かれている本。正しい決定の仕方をした決定はいい結果を生むことが多い。
するべきかしないべきかは選択肢ではない。
なるほどと感心することが多い。
本はぶ厚いけど(^_^;)

決定力！ 正解を導く４つのプロセス

WRAP

ワイドに選択肢を広げる
現実的に検証する
間を空けて考える
失敗を想定する

決断力をさらに高めるための、キーワードをあげ、具体例も豊富に挙げている。